CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
4.4. Kết quả nghiên cứu
4.4.2.3 Đánh giá lại độ tin cậy của thang đo
Thang đo ban đầu sau khi tác giả kiểm định độ tin cậy gồm có 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc sau phân tích nhân tố khám phá EFA chỉ còn lại 5 nhân tố độc lập, trong đo thang đo “Chính sách cho vay” và “Quy trình cho vay” gom lại thành 1 nhân tố gồm 6 biến quan sát. Vì thế, cần đánh giá lại độ tin cậy của Thang đo “Chính sách – Quy trình”. Xem kết quả tại “Đánh giá lại độ tin cậy của thành phần CSQT sau EFA lần 2” – Phụ lục 3 - 4
Kết quả kiểm định tại Phụ lục 3 - 4 cho thấy Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.793> 0.6 nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy. Ngoài ra, hệ số
tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha sẽ giảm nếu loại bất kì biến nào nên cả 6 biến đều được giữ lại.
Như vậy, với tất cả các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo. Tổng hợp kết quả kiểm định được thể hiện qua bảng 4.2.
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả kiểm định thang đo
Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy (Cronbach Alpha) NV 7 0.860 CSQT 6 0.793 CT 4 0.738 CLDV 4 0.716 NGV 3 0.710 MR 3 0.770
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.4.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu từ kết quả EFA
Dựa vào kết quả đánh giá độ tin cậy và đánh giá giá trị thang đo thông qua việc phân tích EFA, các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy, 6 thành phần trong thang đo biến độc lập chỉ cịn lại 5 thành phần. Vì vậy, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau:
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Hình 4.2 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh.
Theo mơ hình điều chỉnh, các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau: H1: Có mối tương quan giữa “Nhân viên cho vay” với “mở rộng cho vay KHCN”
H2: Có mối tương quan giữa “Chính sách – Quy trình” với “mở rộng cho vay KHCN”
H3: Có mối tương quan giữa “Năng lực cạnh tranh” với “mở rộng cho vay KHCN”
H4: Có mối tương quan giữa “Chất lượng dịch vụ” với “mở rộng cho vay KHCN”
H5: Có mối tương quan giữa: “Nguồn vốn của ngân hàng” với “mở rộng cho vay KHCN”
Nhân viên cho vay
Chính sách – Quy trình Mở rộng cho vay KHCN Năng lực cạnh tranh Chất lượng dịch vụ Nguồn vốn ngân hàng
4.4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Tác giả sử dụng phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố. Sau đó, tiến hành xem xét các chỉ số sau:
+ Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần dư khơng có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
+ Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
+ Hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (có mối tương quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mơ hình (Hair và đồng tác giả, 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497).
+ Độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội được đánh giá bằng hệ số R2 hiệu chỉnh.
+ Viết phương trình hồi quy tuyến tính, kiểm định t để bác bỏ/chấp nhận giả thuyết.
4.4.4.1 Phân tích hệ số tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kết quả phân tích tương quan (xem “Ma trận hệ số tương quan” – Phụ lục 4), ta thấy hệ số tương quan giữa thành phần mở rộng cho vay KHCN với 5 biến độc lập khá cao (thấp nhất 0.389). Sơ bộ ta có thể kết luận rằng 5 biến độc lập NV, CSQT, CT, CLDV, NGV có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc MR. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Vì vậy, kiểm định
đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không. Với hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 1%, kết quả phân tích tương quan cho thấy sig. của các cặp phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc MR với các biến độc lập đều <0.01. Điều này chứng tỏ biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê.